Natuurlijk, hier is een gedetailleerd ontwerp voor een OpenAI-integratie met geavanceerd promptbeheer en versiecontrole binnen jouw Python Flask API en PostgreSQL database: **1. Soorten prompts die je wilt beheren** - **Klantenservice prompts:** Voor het beantwoorden van klantvragen, bijvoorbeeld FAQ-antwoord prompts. - **Feedback prompts:** Voor het verzamelen of verwerken van klantfeedback. - **Andere prompts:** Voor interne processen, bijvoorbeeld voor training of data-analyse. **2. Functionaliteiten voor promptbeheer** - **Opslaan en categoriseren:** Prompts opslaan in de database met metadata (type, onderwerp, creatiedatum). - **Versiebeheer:** Elke wijziging aan een prompt wordt opgeslagen met een unieke versie, timestamp en gebruiker. - **Revisiegeschiedenis:** Volledige geschiedenis van alle versies van een prompt. - **Rollback:** Mogelijkheid om een eerdere versie te herstellen. - **Samenwerking:** Meerdere gebruikers kunnen prompts bewerken, met audit-trails. **3. Technische implementatie** **Database-ontwerp (PostgreSQL)** - Tabel: `prompts` - `id` (PK) - `name` (naam van de prompt) - `type` (bijv. klantvraag, feedback) - `current_version_id` (FK naar `prompt_versions`) - `created_at` - `updated_at` - Tabel: `prompt_versions` - `id` (PK) - `prompt_id` (FK naar `prompts`) - `version_number` - `content` (de prompttekst) - `created_by` (gebruiker) - `created_at` - `is_active` (boolean, of de versie de huidige is) **4. OpenAI-modellen en API-functies** - **Modellen:** - `gpt-4` voor geavanceerd promptbeheer en betere contextbegrip. - `gpt-3.5-turbo` kan ook worden gebruikt voor kosten-efficiëntie. - **API-functies:** - `completions` of `chat/completions` voor het genereren van antwoorden op basis van prompts. - Mogelijkheid om system- en user-prompts te combineren voor context. **5. Voorbeeld API-aanroepen** *Prompt ophalen en gebruiken:* ```python import openai def get_prompt_content(prompt_id): # Ophalen van de actieve promptversie uit de database prompt_content = fetch_active_prompt(prompt_id) return prompt_content def generate_response(prompt_id, user_input): prompt_text = get_prompt_content(prompt_id) messages = [ {"role": "system", "content": prompt_text}, {"role": "user", "content": user_input} ] response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", messages=messages, temperature=0.7, max_tokens=500 ) return response.choices[0].message.content ``` *Prompt bijwerken met versiecontrole:* ```python def update_prompt(prompt_id, new_content, user): # Maak een nieuwe versie aan version_number = get_next_version_number(prompt_id) create_prompt_version(prompt_id, new_content, user) # Update current_version_id in prompts tabel set_active_version(prompt_id, version_number) ``` *Rollback naar vorige versie:* ```python def rollback_prompt(prompt_id, target_version_number): # Haal de gewenste versie op version = fetch_prompt_version(prompt_id, target_version_number) if version: set_active_version(prompt_id, version.id) ``` **6. Best practices** - **Versiebeheer:** Elke wijziging aan een prompt wordt als nieuwe versie opgeslagen, niet overschreven. - **Audit trail:** Log alle wijzigingen, inclusief gebruiker en timestamp. - **Samenwerking:** Gebruik gebruikersrollen en toegangscontrole. - **Validatie:** Controleer promptlengte en inhoud voordat je een nieuwe versie opslaat. - **Automatisering:** Automatiseer het opslaan van versies bij elke wijziging via API endpoints en webhooks. - **Security:** Beveilig API-toegang met API-sleutels en OAuth. - **Testing:** Implementeer tests voor versieherstel en promptvalidatie. **7. Samenvatting** Door bovenstaande aanpak kun je effectief prompts beheren, versiecontrole uitvoeren en samenwerken binnen jouw Flask-PostgreSQL omgeving, gebruikmakend van OpenAI’s GPT-4 of GPT-3.5-turbo modellen. Hiermee ontstaat een robuuste en schaalbare AI-workflow die flexibel en veilig is.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een geavanceerd promptbeheer- en versiecontrolesysteem geïntegreerd met OpenAI, afgestemd op uw technische stack en vereisten. --- ### **Overzicht van de Architectuur** Uw Flask API fungeert als een tussenlaag (middleware) tussen uw front-end/toepassing en de OpenAI API. Deze laag: 1. **Beheert** alle prompts en hun versies in PostgreSQL. 2. **Verrijkt** de prompts voordat ze naar OpenAI worden gestuurd. 3. **Logt** alle interacties voor tracing en debugging. 4. **Handhaaft** veiligheid en consistentie. --- ### **1. Database Schema (PostgreSQL)** Dit schema is cruciaal voor versiecontrole en samenwerking. **Tabel: `prompt_templates`** * `id` (PK, Serial): Unieke identifier voor de prompt. * `name` (Varchar): Beschrijvende naam (e.g., "Klantvragen_Beantwoorden_Retail"). * `description` (Text): Doel, context, en instructies voor gebruik. * `active_version_id` (FK -> prompt_versions.id): Wijst naar de momenteel actieve versie. * `created_at` (Timestamp) * `created_by` (Varchar) **Tabel: `prompt_versions`** (Het hart van het versiebeheer) * `id` (PK, Serial): Unieke identifier voor de versie. * `prompt_id` (FK -> prompt_templates.id): A welke hoofd-prompt deze versie hoort. * `version_number` (Integer): Volgnummer (1, 2, 3...), automatisch verhoogd. * `content` (Text): De daadwerkelijke prompttekst. * `parameters` (JSONB): Standaard parameters (e.g., `{"temperature": 0.7, "max_tokens": 500}`). * `created_at` (Timestamp) **<- UW TIJDSTEMPEL** * `created_by` (Varchar) **<- UW USER TRACKING** * `change_description` (Text): Verplicht veld voor de gebruiker om aan te geven *wat* en *waarom* er is gewijzigd. **Tabel: `api_calls_log`** (Voor auditing en prestatietracking) * `id` (PK, Serial) * `prompt_version_id` (FK -> prompt_versions.id): Precies welke promptversie is gebruikt. * `input_message` (Text): De vraag/context van de klant. * `full_prompt_sent` (Text): De volledige, samengestelde prompt die naar OpenAI is gestuurd (zeer belangrijk voor debugging). * `openai_response` (JSONB): Het volledige JSON-antwoord van OpenAI. * `model_used` (Varchar) * `response_time` (Float) * `called_at` (Timestamp) * `called_by` (Varchar) --- ### **2. Soorten Prompts en Hun Opbouw** Voor **het beantwoorden van klantvragen en feedback** raad ik een tweeledige promptstructuur aan: 1. **Systeem Prompt (Systeemrol):** Definieert de persona, toon en kaders van de AI. Deze wijzigt zelden. * *Voorbeeld: "Je bent een behulpzame, vriendelijke klantenservice-medewerker van Bedrijf X. Je antwoordt altijd in het Nederlands. Je blijft professioneel, ook bij ontevreden feedback. Als je niet zeker weet of iets klopt, geef dat dan aan. Verwijs complexe problemen door naar een menselijke collega."* 2. **Gebruikers Prompt (Gebruikersrol):** De specifieke context van de gebruiker (de klantvraag of feedback). Deze is dynamisch. * *Voorbeeld: "Beantwoord de volgende vraag van een klant vriendelijk en accuraat. Gebruik de volgende context: [Hier wordt de daadwerkelijke klantvraag of feedback ingevoegd]."* Uw `prompt_versions.content` veld zou de **Systeem Prompt** kunnen bevatten. De Flask API voegt deze dan samen met de dynamische **Gebruikers Prompt** voordat de call naar OpenAI wordt gemaakt. --- ### **3. Aanbevolen OpenAI Modellen & API's** * **Model:** `gpt-4-turbo-preview` (of `gpt-4`) voor de beste kwaliteit en begrip van complexe queries. `gpt-3.5-turbo` is een kosteneffectief alternatief voor eenvoudigere vragen. * **API:** De **Chat Completion API** is de juiste keuze. Deze is ontworpen voor conversaties met systeem-, gebruiker- en assistent-rollen, perfect voor uw use-case. --- ### **4. Versiecontrole Mechanismen & Best Practices** * **Revisiegeschiedenis:** Haal alle versies op voor een `prompt_id`, gesorteerd op `created_at DESC`. * **Rollback:** Een "rollback" is simpelweg het instellen van het `active_version_id` veld in `prompt_templates` naar een eerder `prompt_versions.id`. * **Samenwerking:** * Het `created_by` veld laat zien wie een wijziging heeft gemaakt. * Het verplichte `change_description` veld documenteert de redenatie achter een wijziging. Dit is een cruciale best practice. * Overweeg een "goedkeuringsworkflow" voor productieprompts (e.g., statusvelden zoals `concept`, `in_review`, `approved`). --- ### **5. Voorbeeld API-aanroepen** **1. Een nieuwe promptversie aanmaken (POST /api/prompts/<prompt_id>/versions)** ```python # Flask Route @app.route('/api/prompts/<int:prompt_id>/versions', methods=['POST']) def create_prompt_version(prompt_id): data = request.get_json() new_version = PromptVersion( prompt_id=prompt_id, content=data['content'], parameters=data.get('parameters', {}), created_by=data['user'], # Wordt meegestuurd vanuit de front-end/auth change_description=data['change_description'] # Verplicht veld ) db.session.add(new_version) db.session.commit() return jsonify({"message": "Version created", "version_id": new_version.id}), 201 ``` **2. Een prompt gebruiken om een klantvraag te beantwoorden (POST /api/chat)** ```python import openai from flask import current_app @app.route('/api/chat', methods=['POST']) def handle_customer_query(): data = request.get_json() customer_query = data['query'] user = data['user'] # 1. Haal de actieve promptversie op uit de database prompt_template = PromptTemplate.query.filter_by(name="Klantvragen_Beantwoorden").first() active_prompt_version = PromptVersion.query.get(prompt_template.active_version_id) # 2. Construeer de berichten voor de OpenAI API messages = [ {"role": "system", "content": active_prompt_version.content}, # Jouw beheerde prompt {"role": "user", "content": f"Beantwoord deze vraag van een klant: {customer_query}"} # Dynamische input ] # 3. Doe de aanroep naar OpenAI try: client = openai.OpenAI(api_key=current_app.config['OPENAI_API_KEY']) response = client.chat.completions.create( model="gpt-4-turbo-preview", # of het model uit active_prompt_version.parameters messages=messages, temperature=active_prompt_version.parameters.get('temperature', 0.7), max_tokens=active_prompt_version.parameters.get('max_tokens', 500) ) ai_response = response.choices[0].message.content # 4. Log de call in de database log_entry = ApiCallLog( prompt_version_id=active_prompt_version.id, input_message=customer_query, full_prompt_sent=str(messages), # Sla de volledige context op! openai_response=response.model_dump(), # Sla het hele JSON antwoord op model_used="gpt-4-turbo-preview", called_by=user ) db.session.add(log_entry) db.session.commit() # 5. Stuur de response terug naar de client return jsonify({"response": ai_response}) except openai.APIError as e: return jsonify({"error": f"OpenAI API error: {e}"}), 500 ``` **3. Rollback naar een vorige versie (PATCH /api/prompts/<prompt_id>)** ```python @app.route('/api/prompts/<int:prompt_id>', methods=['PATCH']) def set_active_version(prompt_id): data = request.get_json() target_version_id = data['active_version_id'] prompt = PromptTemplate.query.get(prompt_id) prompt.active_version_id = target_version_id prompt.updated_by = data['user'] db.session.commit() return jsonify({"message": f"Active version rolled back to {target_version_id}"}) ``` ### **6. Best Practices Samengevat** 1. **Scheiding van Dynamisch en Statisch:** Houd de systeemprompt (persona) gescheiden van de gebruikersinput (vraag). 2. **Log Alles:** Log de *exacte* prompt die naar OpenAI wordt gestuurd. Dit is onmisbaar voor het debuggen van rare outputs. 3. **Documenteer Wijzigingen:** Het `change_description` veld is net zo belangrijk als de codewijziging zelf. 4. **Test Prompts als Code:** Behandel belangrijke promptwijzigingen als een software-update: test ze in een staging-omgeving voordat je ze activeert. 5. **Monitor Kosten en Prestaties:** Gebruik de `api_calls_log` tabel om kosten per prompt/model te tracken en responstijden te monitoren. Dit ontwerp geeft u een robuuste, professionele basis voor beheerd AI-gebruik met volledige controle en traceerbaarheid.